AI và DePIN kết hợp: Sự trỗi dậy của tài nguyên tính toán Phi tập trung

Kể từ năm 2023, AI và DePIN đã trở thành xu hướng nổi bật trong lĩnh vực Web3, với giá trị thị trường lần lượt đạt 30 tỷ USD và 23 tỷ USD. Bài viết này tập trung vào lĩnh vực giao thoa giữa hai lĩnh vực này, khám phá sự phát triển của các giao thức liên quan.

Trong hệ sinh thái công nghệ AI, mạng DePIN cung cấp tính hữu dụng cho AI thông qua tài nguyên tính toán. Sự phát triển của các công ty công nghệ lớn đã dẫn đến tình trạng thiếu hụt GPU, khiến các nhà phát triển mô hình AI khác khó có thể có đủ GPU. Điều này thường dẫn đến việc các nhà phát triển chọn nhà cung cấp đám mây tập trung, nhưng do phải ký hợp đồng phần cứng hiệu suất cao dài hạn không linh hoạt, dẫn đến hiệu quả kém.

DePIN cung cấp một giải pháp thay thế linh hoạt và tiết kiệm chi phí hơn, sử dụng các động lực token để khuyến khích đóng góp tài nguyên. DePIN trong lĩnh vực AI sẽ phân phối tài nguyên GPU từ các chủ sở hữu cá nhân đến các trung tâm dữ liệu, tạo ra một nguồn cung thống nhất cho những người dùng cần phần cứng. Điều này không chỉ cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập tùy chỉnh và theo yêu cầu, mà còn tạo ra thu nhập bổ sung cho các chủ sở hữu GPU.

Tổng quan về mạng DePIN AI

Render

• Cung cấp khả năng tính toán GPU của mạng P2P tiên phong
• Tập trung vào việc tạo nội dung và kết xuất đồ họa, sau đó mở rộng sang các nhiệm vụ tính toán AI
• Mạng GPU được các công ty lớn trong ngành giải trí sử dụng
• Hợp tác với Stability AI và Endeavor, tích hợp mô hình AI và nội dung 3D.

Akash

• Được định vị là một sản phẩm thay thế "siêu đám mây" hỗ trợ lưu trữ, tính toán GPU và CPU.
• Sử dụng nền tảng container và nút tính toán được quản lý bởi Kubernetes
• AkashML cho phép chạy hơn 15,000 mô hình trên Hugging Face
• Ủy thác nhiều ứng dụng AI nổi tiếng

io.net

• Cung cấp cụm đám mây GPU phân tán chuyên dụng cho các trường hợp sử dụng AI và ML
• IO-SDK tương thích với các khung chính, hỗ trợ mở rộng động
• Tích hợp tài nguyên GPU từ các mạng DePIN khác

Gensyn

• Tập trung vào mạng GPU cho tính toán học máy và học sâu
• Áp dụng cơ chế xác thực đổi mới để nâng cao hiệu suất
• Hỗ trợ tinh chỉnh mô hình cơ bản

Aethir

• Chuyên sử dụng GPU doanh nghiệp, tập trung vào các lĩnh vực tính toán chuyên sâu
• Mở rộng đến dịch vụ điện thoại đám mây
• Thiết lập hợp tác với nhiều công ty Web2 và Web3

Mạng lưới Phala

• Là lớp thực thi của giải pháp Web3 AI
• Sử dụng môi trường thực thi tin cậy (TEE) thiết kế xử lý vấn đề riêng tư
• Hỗ trợ hoạt động của AI đại lý trên chuỗi

So sánh dự án

Các dự án có sự khác biệt về loại phần cứng, trọng tâm kinh doanh, loại nhiệm vụ AI, định giá công việc, lựa chọn blockchain, quyền riêng tư dữ liệu, cấu trúc chi phí, cơ chế an ninh, v.v.

Thống kê phần cứng

Các dự án có sự khác biệt rõ rệt về số lượng GPU, số lượng CPU, số lượng GPU hiệu suất cao và định giá.

Kết luận

Lĩnh vực DePIN AI vẫn còn khá mới, đối mặt với những thách thức, nhưng khối lượng nhiệm vụ và số lượng phần cứng đã tăng đáng kể, cho thấy nhu cầu tăng lên để thay thế các nhà cung cấp đám mây truyền thống. Những mạng lưới này được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong thị trường AI đang phát triển mạnh mẽ trong tương lai, cung cấp cho các nhà phát triển giải pháp tính toán hiệu quả về chi phí.